JP7166381B2 - INQUIRY METHOD, DEVICE, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM - Google Patents
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Description
本願は、人工知能の分野に関し、特に、ビッグデータ技術における時空間ビッグデータ技術の分野に関する。具体的には、本願は、照会方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。 The present application relates to the field of artificial intelligence, particularly to the field of spatio-temporal big data technology in big data technology. Specifically, the present application provides query methods, devices, electronic devices and storage media.
インターネットが普及している環境では、毎日、各種類のモニタやバヨネットなどの収集機器によって、多くのユーザの行為データが生成される。ここで、行為データは、宿泊行為、交通出かけ行為、通話行為、宅配行為、犯罪拘留行為などを含み得る。これらの行為データに基づいて、各種類のエンティティ間の動的関連関係を分析して得ることができ、それにより異なる人、車、又は機器の間の暗黙的な関係を発見し、これはケースの調査と判断、安全の維持、テロ、暴力などのセキュリティシナリオに対して重要な意味を持つ。 In an environment where the Internet is widely used, a large amount of user behavior data is generated every day by collecting devices such as various types of monitors and bayonets. Here, the behavior data can include lodging behavior, transportation behavior, phone behavior, home delivery behavior, criminal detention behavior, and the like. Based on these behavioral data, we can analyze and obtain dynamic association relationships between each type of entity, thereby discovering implicit relationships between different people, vehicles, or equipment, which can be used in cases investigation and judgment, maintenance of safety, terrorism, and security scenarios such as violence.
従来技術では、各種類のエンティティ間の動的関連関係の照会には、主にマップリデュース（ｍａｐ ｒｅｄｕｃｅ）方式が採用される。具体的には、Ｈｉｖｅ（ハイブ）データベースからオブジェクト関係マッピングフレームワーククエリ言語（ｈｉｂｅｒｎａｔｅ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ、ＨＱＬ）を使用するか、又は分散型照会プログラムを作成することにより、照会とソートの計算を実行することができる。 In the prior art, a map reduce method is mainly adopted to query the dynamic relation between each kind of entity. Specifically, performing query and sort computations from the Hive database using the object-relational mapping framework query language (HQL) or by writing distributed query programs. can be done.
しかしながら、マップリデュース方式を用いて動的関連関係を照会する場合、一般に照会速度が遅いという問題がある。 However, querying dynamic associations using the map-reduce method generally has a problem of slow query speed.
本願は、照会方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。 The present application provides an inquiry method, an apparatus, an electronic device and a storage medium.
本願の第１の態様にて提供される照会方法は、
端末機器によって送信される照会要求を受信するステップであって、前記照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、前記照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含むステップと、
前記照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、前記タイムバケットの各々には、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されているステップと、
前記少なくとも１つのタイムバケット内で、前記ターゲットエンティティの識別子に基づいて前記ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するステップと、を含む。
The query method provided in the first aspect of the present application comprises:
a step of receiving an inquiry request sent by a terminal device, the inquiry request being used to request an inquiry of a dynamic association relationship of a target entity, the inquiry request including an identifier of the target entity and an inquiry request; a step that includes a start time and an end time;
determining at least one time bucket to be queried in a query database based on the start time and end time of the query, each of the time buckets including the movement of the target entity within the time period corresponding to the time bucket; a step in which the relational relationship is stored;
and querying the dynamic association relationship of the target entity based on the identifier of the target entity within the at least one time bucket.
本願の第２の態様にて提供される照会装置は、
端末機器によって送信される照会要求を受信するための受信モジュールであって、前記照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、前記照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む受信モジュールと、
前記照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定するための処理モジュールであって、前記タイムバケットの各々には、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納される処理モジュールと、
前記少なくとも１つのタイムバケットにおいて前記ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するための照会モジュールと、を含む。
The inquiry device provided in the second aspect of the present application comprises:
A receiving module for receiving an inquiry request sent by a terminal device, wherein the inquiry request is used to request inquiry of a dynamic association relationship of a target entity, the inquiry request includes an identifier of the target entity and a receiving module containing the start time and end time of the inquiry;
A processing module for determining at least one time bucket to be queried in a query database based on the start time and end time of the query, each of the time buckets including a time corresponding to the time bucket. a processing module in which dynamic associations of target entities in a band are stored;
a query module for querying the dynamic association relationship of the target entity in the at least one time bucket.
本願の第３の態様にて提供される電子機器は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が格納され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが第１の態様に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される。
The electronic device provided in the third aspect of the present application includes:
at least one processor;
a memory communicatively coupled to the at least one processor;
The memory stores instructions executable by the at least one processor, the instructions being executed by the at least one processor to enable the at least one processor to perform the method of the first aspect. be done.
本願の第４の態様はコンピュータ命令が格納されている非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、コンピュータ命令は、前記コンピュータに上記の第１の態様に記載の方法を実行させるために用いられる。 A fourth aspect of the present application provides a non-transitory computer-readable storage medium having computer instructions stored thereon, the computer instructions being used to cause the computer to perform the method of the first aspect above. be done.
本願の第５の態様にて提供される照会方法は、
前記照会要求における照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、前記タイムバケットの各々には、当該タイムバケットに対応する時間帯内のエンティティの動的関連関係が格納されているステップと、
前記少なくとも１つのタイムバケットから前記照会要求におけるターゲットエンティティの動的関連関係を照会するステップと、を含む。
The query method provided in the fifth aspect of the present application comprises:
determining at least one time bucket to be queried in a query database based on the query start time and end time in the query request, each of the time buckets including an entity within the time zone corresponding to the time bucket; a step in which the dynamic association of
and querying dynamic association relationships of target entities in the query request from the at least one time bucket.
第６の態様は、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することによって、前記電子機器に上記の第１の態様に記載の方法を実行させる。 A sixth aspect provides a computer program, said computer program stored in a computer-readable storage medium, at least one processor of an electronic device being readable from said computer-readable storage medium, said At least one processor causes the electronic device to perform the method according to the first aspect above by executing the computer program.
本願の技術によれば、動的関連関係に関する照会速度が遅いという従来技術の問題を解決することができる。本願は、従来技術と比較して、タイムバケット方式を用いて、ターゲットエンティティの動的関連情報を照会することで、演算量を効果的に減少し、動的関連情報の照会速度を向上させることができる。 The technology of the present application can solve the problem of the prior art that the query speed for dynamic associations is slow. Compared with the prior art, the present application uses the time bucket method to query the dynamic related information of the target entity, thereby effectively reducing the amount of computation and improving the query speed of the dynamic related information. can be done.
本明細書に記載の内容は、本願の実施例の肝心な特徴又は重要な特徴を特定することを意図したものではなく、本願の範囲を限定することを意図したものでもないことを理解されたい。本願のその他の特徴は、以下の明細書によって容易に理解される。 It should be understood that nothing in this specification is intended to identify key or critical features of the embodiments of the application, nor is it intended to limit the scope of the application. . Other features of the present application will be readily understood from the following specification.
図面は、本実施形態をより良く理解するために使用され、本願の制限を構成するものではない。 The drawings are used for a better understanding of the embodiments and do not constitute a limitation of the present application.
以下、図面を参照しながら本願の例示的な実施例を説明するが、この説明には、理解を容易にするために本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができること理解できる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造についての説明を省略する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Illustrative embodiments of the present application will now be described with reference to the drawings, wherein various details of the embodiments of the present application are included in this description for ease of understanding and are merely exemplary. should be regarded as Accordingly, those skilled in the art can appreciate that various changes and modifications can be made to the embodiments described herein without departing from the scope and spirit of this application. Similarly, for the sake of clarity and brevity, the following description omits descriptions of well-known functions and constructions.
インターネットが普及している環境では、毎日、各種類のモニタやバヨネットなどの収集機器によって、多くのユーザの行為データが生成される。ここで、行為データは、宿泊行為、交通出かけ行為、通話行為、宅配行為、犯罪拘留行為などを含み得る。これらの行為データに基づいて、各種類のエンティティ間の動的関連関係を分析して得ることができ、それにより異なる人、車、又は機器の間の暗黙的な関係を発見し、これはケースの調査と判断、安全の維持、テロ、暴力などのセキュリティシナリオに対して重要な意味を持つ。 In an environment where the Internet is widely used, a large amount of user behavior data is generated every day by collecting devices such as various types of monitors and bayonets. Here, the behavior data can include lodging behavior, transportation behavior, phone behavior, home delivery behavior, criminal detention behavior, and the like. Based on these behavioral data, we can analyze and obtain dynamic association relationships between each type of entity, thereby discovering implicit relationships between different people, vehicles, or equipment, which can be used in cases investigation and judgment, maintenance of safety, terrorism, and security scenarios such as violence.
従来技術では、各種類のエンティティ間の動的関連関係の照会には、主にマップリデュース（ｍａｐ ｒｅｄｕｃｅ）方式が採用される。具体的には、Ｈｉｖｅデータベースからオブジェクト関係マッピングフレームワーククエリ言語（ｈｉｂｅｒｎａｔｅ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ，ＨＱＬ）を使用するか、又は分散型照会プログラムを作成することにより、照会とソートの計算を実行することができる。 In the prior art, a map reduce method is mainly adopted to query the dynamic relation between each kind of entity. Specifically, query and sort computations can be performed using the object relational mapping framework query language (HQL) from the Hive database or by writing a distributed query program.
しかしながら、マップリデュース方式を用いて動的関連関係を照会する場合、一般に照会速度が遅いという問題がある。 However, querying dynamic associations using the map-reduce method generally has a problem of slow query speed.
本願は、動的関連関係に関する照会速度が遅いという従来技術の問題を解決するために、人工知能の分野に適用され、特に、ビッグデータ技術における時空間ビッグデータ技術の分野に関する照会方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。本願の発明の構想は、データを格納するときに、タイムバケット別にデータを格納し、照会時に照会の開始時間と終了時間に基づいて、対応するタイムバケット中のターゲットエンティティの動的関連情報を検索することができ、照会速度を向上させることができる。 The present application is applied to the field of artificial intelligence, in order to solve the problem of the prior art that the query speed of the dynamic relation is slow, especially the query method, device, related to the field of spatio-temporal big data technology in big data technology. The Company provides electronic devices and storage media. The idea of the present invention is to store data by time buckets when storing data, and when querying, based on the query start time and end time, retrieve the dynamic related information of the target entity in the corresponding time bucket. and can improve query speed.
以下、本願の使用シナリオについて説明する。 A usage scenario of the present application is described below.
図１は、本願の実施例にて提供される照会方法のシナリオの概略図である。図１に示すように、このシナリオは、ある期間におけるあるターゲットエンティティの動的関連情報を照会するように、端末機器１０１によりサーバ１０２に照会要求を送信するために用いられる。サーバ１０２は、端末機器１０１により送信された照会要求を受信した後、照会要求に応じて照会し、見つけたターゲットエンティティの動的関連情報をソートしてから端末機器１０１に送り返すことができる。
FIG. 1 is a schematic diagram of a query method scenario provided in an embodiment of the present application. As shown in FIG. 1, this scenario is used by the
ここで、サーバ１０２は、１台のサーバであってもよいし、又はクラウドサービスプラットフォームにおけるサーバであってもよい。端末機器１０１は、携帯電話（ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ）、タブレット（ｐａｄ）、ワイヤレストランシーバ機能付きのコンピュータ、仮想現実（ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ、ＶＲ）端末機器、拡張現実（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ、ＡＲ）端末機器、産業制御（ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）における無線端末、遠隔手術（ｒｅｍｏｔｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｓｕｒｇｅｒｙ）における無線端末、スマートグリッド（ｓｍａｒｔ ｇｒｉｄ）における無線端末、スマートホーム（ｓｍａｒｔ ｈｏｍｅ）における無線端末などであり得る。本願の実施例において、端末の機能を実現するための装置は、端末機器であってもよいし、チップシステムなど、当該機能を実現するように端末をサポートできる装置であってもよく、当該装置は、端末機器に取り付けられてもよい。本願の実施例において、チップシステムは、チップで構成されてもよく、チップとその他の個別部品を含んでもよい。
Here, the
なお、本願の技術的解決手段の適用シナリオは、図１におけるシナリオであってもよいが、これに限定されるものではなく、その他の情報照会を必要とするシナリオにも適用できる。 It should be noted that the application scenario of the technical solution of the present application may be the scenario in FIG. 1, but is not limited to this, and can also be applied to other scenarios that require information inquiry.
上記の照会方法は、本願の実施例にて提供される照会装置により実現することができ、照会装置は、例えば、サーバ又はサーバ内のプロセッサのように、ある機器の一部又は全部であり得ることを理解することができる。 The above inquiry method can be implemented by the inquiry device provided in the embodiments of the present application, and the inquiry device can be part or all of a device, such as a server or a processor within a server. can understand.
以下、関連の実行コードが統合又はインストールされたサーバを例とし、具体的な実施例を挙げて本願の実施例の技術的解決手段を詳細に説明する。以下のいくつかの具体的な実施例を互いに組み合わせてもよく、同じ又は同様の概念又はプロセスについては、一部の実施例では、詳細な説明を省略した。 In the following, the technical solutions of the embodiments of the present application will be described in detail by taking a server integrated or installed with related execution codes as an example and taking specific embodiments. Some of the specific examples below may be combined with each other, and the same or similar concepts or processes have not been described in detail in some examples.
図２は、本願の実施例にて提供される照会方法の概略フローチャートであり、本実施例は、ターゲットエンティティの動的関連情報をどのように照会するかというプロセスに関する。図２に示すように、当該方法は、Ｓ２０１と、Ｓ２０２と、を含む。 FIG. 2 is a schematic flow chart of a query method provided in an embodiment of the present application, which relates to the process of how to query dynamic related information of a target entity. As shown in FIG. 2, the method includes S201 and S202.
Ｓ２０１において、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。 In S201, receive an inquiry request sent by the terminal device, the inquiry request is used to request inquiry of the dynamic association relationship of the target entity, the inquiry request includes the identifier of the target entity and the start time of the inquiry; Includes end time.
ここで、動的関連関係はエンティティ間の付随関係であってもよく、本願の実施例では動的関連関係のタイプについて限定しない。例示的に、動的関連関係は、２つのエンティティが同じ建物又は交通機関内にある関係、即ち同じフレームワークの関係であってもよい。例示的に、動的関連関係は、２つのエンティティの移動線路が一致する関係、即ち同行関係であってもよい。また、エンティティは、人であってもよいし、自動車などの物体であってもよい。ターゲットエンティティの識別子は、誰かの身分証明番号、車両のプレートナンバー、誰かの携帯番号などであってもよい。 Here, the dynamic association relationship may be an association relationship between entities, and the embodiments of the present application do not limit the type of dynamic association relationship. Illustratively, a dynamic association relationship may be a relationship in which two entities are within the same building or transportation system, ie in the same framework. Illustratively, the dynamic association relationship may be a relationship in which the lines of movement of the two entities coincide, ie, a companion relationship. Also, the entity may be a person or an object such as a car. The identifier of the target entity may be someone's identification number, vehicle plate number, someone's cell phone number, and so on.
本願では、ユーザが、ある期間にわたるターゲットエンティティの動的関連関係を照会する必要がある場合、端末機器を介して照会要求をサーバに送信することができる。サーバは、照会要求を受信した後、照会要求からターゲットエンティティの識別子と照会の開始時間と終了時間を取得することができる。 In the present application, when the user needs to query the dynamic association relationship of the target entity over a period of time, the user can send a query request to the server via the terminal device. After receiving the query request, the server can obtain the identifier of the target entity and the start and end time of the query from the query request.
いくつかの実施例において、照会要求は、照会範囲を縮小するために、動的関連関係のタイプをさらに含んでもよい。又は、照会要求は、照会結果提示インターフェースのページ数及びページあたりの項目数を決定するために、ページングパラメータをさらに含んでもよい。 In some embodiments, the query request may further include the type of dynamic association relationship to reduce the scope of the query. Alternatively, the query request may further include paging parameters to determine the number of pages of the query results presentation interface and the number of items per page.
いくつかの実施例において、サーバは、照会要求を受信した後、さらに、照会要求における照会の開始時間と終了時間及びページングパラメータをチェックしてもよく、照会の開始時間と終了時間が照会可能な開始時間と終了時間の閾値を超えるか、又は、ページングパラメータがページングパラメータの閾値を超える場合、サーバは、照会要求を再入力するようにユーザに促すために、エラープロンプトを端末機器に返すことができる。 In some embodiments, after receiving the inquiry request, the server may further check the inquiry start time and end time and paging parameters in the inquiry request, and the inquiry start time and end time can be queried. If the start time and end time thresholds are exceeded, or the paging parameter exceeds the paging parameter threshold, the server may return an error prompt to the terminal device to prompt the user to re-enter the query request. can.
別のいくつかの実施例において、サーバには、照会履歴記録が保存されていてもよく、サーバが照会要求を受信した後、先に当該照会要求が照会履歴記録内にあるか否かを検証してもよい。この場合、サーバは、直接照会履歴記録からターゲットエンティティの動的関連関係を見つけて、端末機器にフィードバックする。 In some other embodiments, the server may store a query history record, and after the server receives a query request, it first verifies whether the query request is in the query history record. You may In this case, the server finds the dynamic association relationship of the target entity from the direct inquiry history record and feeds it back to the terminal device.
Ｓ２０２において、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されている。 At S202, determine at least one time bucket to be queried in the query database based on the start time and end time of the query, and each time bucket contains the movement of the target entity within the time period corresponding to the time bucket. relationship is stored.
このステップにおいて、サーバが端末機器によって送信される照会要求を受信した後、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定することができる。 In this step, after the server receives the inquiry request sent by the terminal device, it can determine at least one time bucket to be queried in the inquiry database according to the start time and end time of the inquiry.
ここで、タイムバケットは、ハッシュ値により１つの列名の下にあるデータを時間に応じて１つのグループのバケットに分け、各バケットは当該列名の下にある１つのストレージファイルファイルに対応するものであってもよい。 Here, the time bucket divides the data under one column name into one group of buckets according to time according to the hash value, and each bucket corresponds to one storage file file under the corresponding column name. can be anything.
いくつかの実施例において、照会データベースに、少なくとも２つのタイプのタイムバケットが含まれ、例示的には、月レベルバケット、週レベルバケット、及び日レベルバケットが含まれてもよい。ここで、月レベルバケットは、カレンダの１ヶ月をスパンとするバケットであり、例えば、２０１９年０１月０１日から２０１９年０１月３１日までが１つの月レベルバケットであり、２０１９年０４月０１日から２０１９年０４月３０日までが１つの月レベルバケットである。週レベルバケットは、カレンダの１週間をスパンとするバケットであり、例えば、２０１９年５月の第１週が１つの週レベルバケットであり、２０１９年８月の第４週が１つの週レベルバケットである。日レベルバケットは、カレンダの１日をスパンとする日レベルバケットであり、例えば、１年に３６５又は３６６個の日レベルバケットがある。なお、毎月、週レベルバケットは４つしかなく、１年には、３６５又は３６６個の日レベルバケットがある。 In some embodiments, a query database may include at least two types of time buckets, illustratively including month-level buckets, week-level buckets, and day-level buckets. Here, the month-level bucket is a bucket whose span is one month of the calendar. Date to April 30, 2019 is one month level bucket. Week-level buckets are buckets that span one week of the calendar, for example, the first week of May 2019 is one week-level bucket, and the fourth week of August 2019 is one week-level bucket. is. A day-level bucket is a day-level bucket that spans one calendar day, and there are, for example, 365 or 366 day-level buckets in a year. Note that there are only 4 weekly level buckets per month and 365 or 366 daily level buckets per year.
対応して、いくつかの実施例において、サーバは、照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定することができる。 Correspondingly, in some embodiments, the server designates the least number of time buckets used to cover the query start and end times as at least one time bucket to be queried in the query database. can decide.
例示的に、ユーザによって入力された照会の開始時間と終了時間が２０１９年０１月０１日から２０１９年０１月２０日である場合、サーバは、照会データベースにおいて、照会対象になるのは２０１９年の第１週と第２週の２つの週レベルバケット、及び２０１９年０１月１５日から２０日までの６つの日レベルバケットであると決定することができる。 Exemplarily, if the query start time and end time entered by the user are from 2019.01.01 to 2019.01.20, the server determines that the query target is the year 2019 in the query database. It can be determined that there are two week-level buckets, week 1 and week 2, and six day-level buckets, Jan. 15-20, 2019.
Ｓ２０３において、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの識別子に基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。 At S203, query the dynamic association relationship of the target entity according to the identifier of the target entity within at least one time bucket.
このステップにおいて、サーバは、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定した後、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの識別子に基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会することができる。 In this step, after the server determines at least one time bucket to be queried in the query database based on the query start time and end time, within the at least one time bucket, based on the identifier of the target entity , the dynamic association relationship of the target entity can be queried.
いくつかの実施例において、サーバは、照会要求に対応する構造化クエリ言語（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｑｕｅｒｙ ｌａｎｇｕａｇｅ、ＳＱＬ）を先に生成することができる。その後、サーバは、ＳＱＬに基づいて、少なくとも１つのタイムバケット内でターゲットエンティティの動的関連関係を照会することができる。 In some embodiments, the server can pre-generate a structured query language (SQL) corresponding to the query request. The server can then query the target entity's dynamic association relationships within at least one time bucket based on SQL.
ここで、本願の実施例は、サーバがどのように照会要求を対応するＳＱＬに変換するかについて限定せず、実際の状況に応じて適切な方式を使用することができる。 Here, the embodiments of the present application do not limit how the server converts the query request into the corresponding SQL, and any suitable method can be used according to the actual situation.
いくつかの実施例において、サーバが照会して取得したターゲットエンティティの動的関連関係は、隣接テーブルの形態であり得る。ここで、隣接テーブルは、順序割り当てとチェーン式割り当てを組み合わせたストレージ構造である。 In some embodiments, the dynamic association relationship of the target entity queried and retrieved by the server may be in the form of an adjacency table. Here, the adjacency table is a storage structure that combines ordered and chained allocation.
本願の実施例にて提供される照会方法では、サーバは、まず、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。続いて、サーバは、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されている。最後に、サーバは、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。本願は、従来技術と比較して、タイムバケット方式を用いて、ターゲットエンティティの動的関連情報を照会することで、演算量を効果的に減少し、動的関連情報の照会速度を向上させることができる。 In the inquiry method provided in the embodiments of the present application, the server first receives the inquiry request sent by the terminal device, and the inquiry request is used to request the inquiry of the dynamic association relationship of the target entity. , the inquiry request contains the identifier of the target entity and the start and end time of the inquiry. Subsequently, the server determines at least one time bucket in the query database to query based on the start time and end time of the query, and each time bucket includes a target within the time period corresponding to the time bucket. Contains dynamic associations for entities. Finally, the server queries the target entity's dynamic associations within at least one time bucket. Compared with the prior art, the present application uses the time bucket method to query the dynamic related information of the target entity, thereby effectively reducing the amount of computation and improving the query speed of the dynamic related information. can be done.
上記の実施例を基に、以下、サーバがどのようにタイムバケットを決定するか、どのように照会するかについて説明する。図３は、本願の実施例にて提供される別の照会方法の概略フローチャートである。図３に示すように、照会方法は、Ｓ３０１と、Ｓ３０２と、Ｓ３０３と、Ｓ３０４と、を含む。 Based on the above example, the following describes how the server determines and queries the time buckets. FIG. 3 is a schematic flow chart of another query method provided in an embodiment of the present application. As shown in FIG. 3, the inquiry method includes S301, S302, S303 and S304.
Ｓ３０１において、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。 In S301, receive an inquiry request sent by the terminal device, the inquiry request is used to request inquiry of the dynamic association relationship of the target entity, the inquiry request includes the identifier of the target entity and the start time of the inquiry; Includes end time.
Ｓ３０１の技術用語、技術的効果、技術的特徴、及び選択可能な実施形態は、図２に示すＳ２０１を参照して理解することができ、重複する内容について、ここでは詳細な説明を省略する。 Technical terms, technical effects, technical features, and selectable embodiments of S301 can be understood with reference to S201 shown in FIG. 2, and detailed descriptions of overlapping contents are omitted here.
Ｓ３０２において、照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定する。 At S302, the least number of time buckets used to cover the start time and end time of the query is determined as at least one time bucket to be queried in the query database.
ここで、照会データベースに、少なくとも２つのタイプのタイムバケットが含まれる。 Here, the query database contains at least two types of time buckets.
本ステップでは、サーバは、端末機器によって送信される照会要求を受信した後、照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定することができる。 In this step, the server, after receiving the inquiry request sent by the terminal device, selects the least number of time buckets used to cover the start time and end time of the inquiry to the query target in the inquiry database. It can be determined as at least one time bucket.
例示的に、タイムバケットに週レベルバケット及び日レベルバケットが含まれることを例として、ユーザによって入力された照会の開始時間と終了時間が２０１９年０１月０１日から２０１９年０１月２０日である場合、サーバは、照会データベースにおいて、照会対象になるのは２０１９年の第１週と第２週の２つの週レベルバケット、及び２０１９年０１月１５日から２０日までの６つの日レベルバケットであると決定できる。 For example, the time buckets include weekly level buckets and daily level buckets, and the start time and end time of the query entered by the user are from January 01, 2019 to January 20, 2019. In this case, the server indicates that in the query database, queries are made in two week-level buckets, week 1 and week 2 of 2019, and six day-level buckets from January 15 to 20, 2019. You can decide that there is.
Ｓ３０３において、照会要求に対応するＳＱＬを生成する。 In S303, SQL corresponding to the inquiry request is generated.
本ステップにおいて、サーバは、照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定した後、照会要求に対応するＳＱＬを生成することができる。 In this step, the server determines the least number of time buckets used to cover the start time and end time of the query as at least one time bucket to be queried in the query database, and then responds to the query request. Corresponding SQL can be generated.
本願の実施例は、サーバがどのように照会要求を対応するＳＱＬに変換するかについて限定せず、実際の状況に応じて適切な方式を使用できる。 The embodiments of the present application do not limit how the server converts the query request into the corresponding SQL, and any suitable method can be used according to the actual situation.
Ｓ３０４において、ＳＱＬに基づいて、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。 At S304, based on SQL, the dynamic association relationship of the target entity is queried within at least one time bucket.
本ステップにおいて、サーバは、照会要求に対応するＳＱＬを生成した後、ＳＱＬに基づいて、少なくとも１つのタイムバケット内でターゲットエンティティの動的関連関係を照会することができる。 In this step, after the server generates the SQL corresponding to the query request, the server can query the dynamic association relationship of the target entity within at least one time bucket according to the SQL.
上記の実施例を基に、以下、サーバがターゲットエンティティの動的関連関係から利用可能なターゲットエンティティの動的関連関係を決定することについて説明する。図４は本願の実施例にて提供される別の照会方法の概略フローチャートである。図４に示すように、照会方法は、Ｓ４０１からＳ４０６を含む。 Based on the above embodiment, the server determines the available dynamic associations of the target entity from the dynamic associations of the target entity. FIG. 4 is a schematic flowchart of another query method provided in an embodiment of the present application. As shown in FIG. 4, the inquiry method includes S401 to S406.
Ｓ４０１において、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。 At S401, receive an inquiry request sent by the terminal device, the inquiry request is used to request inquiry of the dynamic association relationship of the target entity, the inquiry request includes the identifier of the target entity and the start time of the inquiry; Includes end time.
Ｓ４０２において、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されている。 At S402, determine at least one time bucket to be queried in the query database based on the start time and end time of the query, and each time bucket includes the movement of the target entity within the time period corresponding to the time bucket. relationship is stored.
Ｓ４０３において、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの識別子に基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。 At S403, query the dynamic association relationship of the target entity based on the identifier of the target entity within at least one time bucket.
Ｓ４０１からＳ４０３の技術用語、技術的効果、技術的特徴、及び選択可能実施形態は、図２に示すＳ２０１からＳ２０３を参照して理解することができ、重複する内容について、ここでは詳細な説明を省略する。 The technical terms, technical effects, technical features, and alternative embodiments of S401 to S403 can be understood with reference to S201 to S203 shown in FIG. omitted.
Ｓ４０４において、動的関連関係の注目レベルに関連付けられるターゲットエンティティの動的関連関係の重みを取得する。 At S404, obtain the weight of the dynamic relationship of the target entity associated with the attention level of the dynamic relationship.
本願では、サーバは、ターゲットエンティティの動的関連関係を見つけた後、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みを取得して、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みをソートすることができる。 In the present application, after finding the dynamic association relationship of the target entity, the server can obtain the weight of the dynamic association relationship of the target entity and sort the weight of the dynamic association relationship of the target entity.
本願の実施例は、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みをどのように決定するかについて限定せず、１つの選択可能な一実施形態では、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みは、動的関連関係の注目レベルに関連付けられる。例示的に、ある人が警察の重点観察対象であれば、その注目度を高く設定してもよい。対応して、ソート時に、サーバもそれにより高い重みを設定してもよい。 Embodiments of the present application do not limit how the target entity's dynamic relationship weight is determined, and in one optional embodiment, the target entity's dynamic relationship weight is determined by dynamic Associated with the attention level of the relationship. By way of example, if a certain person is an important target of police observation, the degree of attention may be set high. Correspondingly, when sorting, the server may also set a higher weight accordingly.
別のいくつかの実施例において、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みは、収集機器の密度に関連してもよい。例示的に、１００メートルの交差点にカメラが５０個ある場合、この５０個のカメラによって収集されたターゲットエンティティの動的関連関係に、より低い重みを設定することができる。例示的に、１００メートルの交差点にカメラが１つある場合、この１つのカメラによって収集されたターゲットエンティティの動的関連関係に、より高い重みを設定することができる。 In some other examples, the weight of the target entity's dynamic association relationship may be related to the density of the collection devices. Illustratively, if there are 50 cameras at a 100 meter intersection, lower weights can be set on the dynamic associations of target entities collected by the 50 cameras. Illustratively, if there is one camera at a 100-meter intersection, a higher weight can be set for the dynamic associations of target entities collected by this one camera.
さらに、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みは、時間ウィンドウのセグメント化、空間ウィンドウのセグメント化、画素統合などに関連付けられてもよい。 In addition, the weight of the target entity's dynamic association relationship may be associated with temporal window segmentation, spatial window segmentation, pixel integration, and the like.
Ｓ４０５において、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係をソートする。 At S405, sort the dynamic associations of the target entity according to the weight of the dynamic associations of the target entity.
本ステップにおいて、サーバは、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みを取得した後、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係をソートすることができる。 In this step, the server may sort the dynamic association relations of the target entity according to the weight of the dynamic association relations of the target entity after obtaining the weight of the dynamic association relations of the target entity.
いくつかの実施例において、ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度と重みとの積に基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係をソートすることができる。 In some embodiments, the dynamic associations of the target entity can be sorted based on the product of the frequency of occurrence of the dynamic association of the target entity and the weight.
別のいくつかの実施例において、ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度が頻度閾値を超える場合、ターゲットエンティティの動的関連関係が異常であると決定する。このとき、サーバは、異常なターゲットエンティティの動的関連関係を削除することができ、それにより、ソートの正確性を向上させることができる。 In some other embodiments, it is determined that the dynamic association of the target entity is abnormal if the frequency of occurrence of the dynamic association of the target entity exceeds a frequency threshold. At this time, the server can remove dynamic associations of abnormal target entities, thereby improving sorting accuracy.
また、サーバは、ソート時にブラックリストとホワイトリストを設定することもできる。プライバシ及びセキュリティの観点から、ブラックリストにおける動的関連関係を除去してもよい。ホワイトリストにおける動的関連関係について、ソート中の位置を向上させることができる。 The server can also set blacklists and whitelists when sorting. For privacy and security reasons, dynamic associations in blacklists may be removed. The position in the sorting can be improved for dynamic association relationships in the whitelist.
Ｓ４０６において、ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能なターゲットエンティティの動的関連関係を決定する。 At S406, the dynamic association relations of the target entities that can be used are determined from the dynamic association relations of the target entities after sorting.
本ステップにおいて、サーバが、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係をソートした後、ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能なターゲットエンティティの動的関連関係を決定することができる。 In this step, after the server sorts the dynamic relationship of the target entity based on the weight of the dynamic relationship of the target entity, from the dynamic relationship of the target entity after sorting, the available target entity Dynamic associations can be determined.
ここで、使用可能なターゲットエンティティの動的関連関係は、数の最多照会及び最もホットな照会を含み得る。 Here, the available target entity dynamic associations may include the highest number of referrals and the hottest referrals.
いくつかの実施例において、例えば同じフレームワークの関係などのいくつかの動的関連関係は、正規分布に従うので、ソート後、いくつかの重みが小さく、入力が多いターゲットエンティティの動的関連関係は、無駄なデータと見なして、削除することができる。 In some embodiments, some dynamic association relationships, such as relationships in the same framework, follow a normal distribution, so that after sorting, some dynamic association relationships for target entities with low weights and high inputs are , can be considered useless data and deleted.
本願の実施例にて提供される照会方法は、サーバが、動的関連関係の注目レベルに関連付けられるターゲットエンティティの動的関連関係の重みを取得する。続いて、サーバは、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みをソートする。最後に、サーバは、ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能なターゲットエンティティの動的関連関係を決定する。本願は、従来技術と比較して、照会してからマージ・ソートする方法を用いて、照会速度を向上させ、ソートするデータ量を低減することができる。 A query method provided in an embodiment of the present application enables a server to obtain a dynamic relationship weight of a target entity associated with an attention level of the dynamic relationship. Subsequently, the server sorts the target entity's dynamic relationship weights based on the target entity's dynamic relationship weights. Finally, the server determines the available target entity dynamic associations from the sorted target entity dynamic associations. Compared with the prior art, the present application can improve the query speed and reduce the amount of data to be sorted by using the method of querying and then merging and sorting.
上記の実施例を基に、サーバが照会する前に、オフラインシステムをさらに設定することができ、当該オフラインシステムは、データベース内で各エンティティの動的関連関係を更新するために用いられる。図５は、本願の実施例にて提供されるさらなる照会方法の概略フローチャートである。図５に示すように、照会方法は、Ｓ５０１からＳ５０５を含む。 Based on the above examples, an offline system can also be set up before the server queries, and the offline system is used to update the dynamic associations of each entity in the database. FIG. 5 is a schematic flowchart of a further query method provided in an embodiment of the present application; As shown in FIG. 5, the inquiry method includes S501 to S505.
Ｓ５０１において、収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得する。 At S501, the data of each entity collected by the collecting device is obtained.
Ｓ５０２において、各エンティティのデータに基づいて、照会データベース内で各エンティティの動的関連関係を更新する。 At S502, the dynamic association relationship of each entity is updated in the query database based on the data of each entity.
Ｓ５０３において、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。 In S503, receive an inquiry request sent by the terminal device, the inquiry request is used to request inquiry of the dynamic association relationship of the target entity, the inquiry request includes the identifier of the target entity and the start time of the inquiry; Includes end time.
Ｓ５０４において、照会の開始時間と終了時間に基づいて、前記照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されている。 At S504, determine at least one time bucket in the query database to be queried based on the start time and end time of the query, each time bucket includes the number of target entities within the time period corresponding to the time bucket; Contains dynamic associations.
Ｓ５０５において、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの識別子に基づいてターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。 At S505, query the dynamic association relationship of the target entity based on the identifier of the target entity within at least one time bucket.
図５を基に、以下、データベース内で各エンティティの動的関連関係をどのように更新するかについて説明する。図６は、本願の実施例にて提供されるさらなる照会方法の概略フローチャートである。図６に示すように、照会方法は、Ｓ６０１からＳ６０４を含む。 Based on FIG. 5, how to update the dynamic relationship of each entity in the database will be described below. FIG. 6 is a schematic flow chart of a further query method provided in an embodiment of the present application. As shown in FIG. 6, the inquiry method includes S601 to S604.
Ｓ６０１において、収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得する。 At S601, the data of each entity collected by the collecting device is obtained.
いくつかの実施例において、サーバは、収集機器のデータフォーマットの記述ファイルに基づいて、収集機器によって収集された各エンティティのデータから、各エンティティのデータのうちの指定列を抽出することができ、それにより各エンティティのデータがエンティティの識別子、地理的範囲及び時間的範囲のフォーマットを形成する。 In some embodiments, the server can extract specified columns of data for each entity from the data for each entity collected by the collection device based on the data format description file for the collection device; Each entity's data thereby forms the entity's identifier, geographic extent and temporal extent format.
いくつかの実施例において、サーバは、収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得した後、さらに、各エンティティのデータを前処理し、各エンティティのデータから、無効エンティティ識別子、無効地理的位置、及び無効時間を含む少なくとも１つの無効データをフィルタリングすることができ、さらに、データ更新及びデータ記憶の速度を向上させ、更新される動的関連関係の正確性を保証する。 In some embodiments, after obtaining the data of each entity collected by the collection device, the server further pre-processes the data of each entity and, from the data of each entity, extracts invalid entity identifiers, invalid geographic locations, , and at least one invalid data including invalid time can be filtered, further improving the speed of data update and data storage and ensuring the accuracy of updated dynamic associations.
Ｓ６０２において、各エンティティのデータを経度、緯度、及び時間からなるトリプル組である少なくとも１つの時空間仮想点に併合する。 At S602, the data of each entity is merged into at least one spatio-temporal virtual point that is a triple set consisting of longitude, latitude and time.
ここで、時空間仮想点は、実際の状況に応じて具体的に設定することができ、例示的に、１０００メートル毎及び６時間毎に１つの時空間仮想点を設定することができる。 Here, the spatio-temporal virtual point can be specifically set according to the actual situation. For example, one spatio-temporal virtual point can be set every 1000 meters and every 6 hours.
いくつかの実施例において、あるエンティティのデータに対応する地理的位置及び時間が、ある時空間仮想点の範囲内にある場合、このエンティティのデータをこの時空間仮想点に併合することができる。 In some embodiments, if the geographic location and time corresponding to an entity's data is within a spatio-temporal virtual point, the entity's data can be merged with this spatio-temporal virtual point.
いくつかの実施例において、サーバは、各エンティティのデータを少なくとも１つの時空間仮想点に併合した後、各時空間仮想点における各エンティティのデータに対して正規化処理を行ってもよい。選択可能な正規化方式として、密度に基づくクラスタリングである。具体的には、各時空間仮想点において、同じエンティティの異なるデータによって記録された距離が第２の距離閾値よりも小さく、かつ、時間差が第２の時間閾値よりも小さい場合、同じエンティティの異なるデータを１つのデータに正規化する。 In some embodiments, the server may merge each entity's data into at least one spatio-temporal virtual point, and then perform a normalization process on each entity's data at each spatio-temporal virtual point. An alternative normalization scheme is density-based clustering. Specifically, at each spatio-temporal virtual point, if the distance recorded by different data of the same entity is less than a second distance threshold, and the time difference is less than a second time threshold, then different data of the same entity Normalize the data to a single datum.
例示的に、時空間仮想点には、それぞれ、滬Ａ３６Ｆ７７、Ｅ１２１．３６０４０、Ｎ１２１．２９７２０、Ｔ１５６１９４６４００と、滬Ａ３６Ｆ７７、Ｅ１２１．３６０４０、Ｎ１２１．２９７２０、Ｔ１５６１９４６４０１と、滬Ａ３６Ｆ７７、Ｅ１２１．３６０４０、Ｎ１２１．２９７２０、Ｔ１５６１９４６４０２との３組の車両のデータが含まれている。ここで、Ｅは東経、Ｎは北緯である。滬Ａ３６Ｆ７７の車両は同じ位置で、３秒連続で記録が３回あるので、これを１回の収集行為とみなし、３組の車両のデータを１組のデータに正規化する。 Illustratively, the spatio-temporal virtual points include, respectively, A36F77, E121.36040, N121.29720, T1561946400, A36F77, E121.36040, N121.29720, T1561946401, 29720, T1561946402 and three sets of vehicle data are included. Here, E is east longitude and N is north latitude. Since the vehicle of A36F77 is at the same position and records three times in three consecutive seconds, this is regarded as one collecting act, and the three sets of vehicle data are normalized to one set of data.
本願では、データを正規化処理することにより、照会時のデータ量を減らすことができ、照会データの速度をさらに向上させる。 By normalizing the data, the present application can reduce the amount of data at the time of query, further increasing the speed of the query data.
Ｓ６０３において、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定する。 In S603, the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point is determined.
本願の実施例は、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係をどのように決定するかについて限定せず、動的関連関係のタイプに基づいて具体的に決定することができる。 Embodiments of the present application do not limit how to determine the dynamic relationship between entities in each spatio-temporal virtual point, and can be specifically determined based on the type of dynamic relationship.
選択可能な一実施形態において、動的関連関係が同じフレームワークの関係である場合、それに対応して、時空間仮想点における２つのエンティティ間の距離が第１の距離閾値よりも小さく、かつ、２つのエンティティ間の時間差が第１の時間閾値よりも小さい場合、２つのエンティティ間には同じフレームワークの関係が存在すると決定する。 In an optional embodiment, if the dynamic association relationships are relationships in the same framework, correspondingly the distance between the two entities at the spatio-temporal virtual point is less than a first distance threshold, and If the time difference between the two entities is less than a first time threshold, then it is determined that the same framework relationship exists between the two entities.
いくつかの実施例において、サーバが各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定した後、各エンティティ間の動的関連関係の隣接テーブルを対応して取得することができる。 In some embodiments, after the server determines the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point, it can correspondingly obtain an adjacency table of the dynamic association relationship between each entity.
Ｓ６０４において、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに更新する。 At S604, the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point is updated to the corresponding time bucket.
本ステップにおいて、サーバが各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定した後、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに更新してもよい。 In this step, after the server determines the dynamic relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point, the dynamic relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point may be updated to the corresponding time bucket. good.
例示的に、タイムバケットに月レベルバケット、週レベルバケット、及び日レベルバケットが含まれることを例とすると、サーバは、まず、各エンティティ間の動的関連関係が属されている月レベルバケット、週レベルバケット、及び日レベルバケットを計算し、続いて、サーバは、各エンティティ間の動的関連関係又は各エンティティ間の動的関連関係に対応する隣接テーブルを、対応する月レベルバケット、週レベルバケット、及び日レベルバケットにそれぞれ累計してもよい。 For example, if the time buckets include month-level buckets, week-level buckets, and day-level buckets, the server first creates month-level buckets to which dynamic association relationships between entities belong, Calculate the week-level buckets and the day-level buckets, then the server converts the adjacency table corresponding to the dynamic association relationship between each entity or the dynamic association relationship between each entity into the corresponding month-level buckets, week-level It may be accumulated into buckets and day-level buckets, respectively.
また、本願は、複数の表現タイプのデータアクセスもサポートし、１つのデータベース内のオフラインデータフローを維持することのみを必要とするため、維持コストを低減した。データ遅延のシナリオをサポートし、データベースへの同時書き込みによる競合を解決できる。 The present application also supports data access for multiple representation types and reduces maintenance costs as it only needs to maintain offline data flow in one database. Supports data latency scenarios and can resolve conflicts with concurrent writes to the database.
本願の実施例にて提供される照会方法では、サーバは、まず、収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得する。次に、サーバは、各エンティティのデータを経度、緯度、及び時間からなるトリプル組である少なくとも１つの時空間仮想点に併合する。続いて、サーバは、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定する。最後に、サーバは、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに更新する。従来技術と比較して、時空間仮想点を区切り、データベース内で各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに順次更新することにより、照会時に各バケット内の同じフレームワーク内でのランキングを計算するだけでよく、計算量を低減することができる。 In the inquiry method provided in the embodiments of the present application, the server first obtains the data of each entity collected by the collection equipment. The server then merges each entity's data into at least one spatio-temporal virtual point that is a triple-tuple of longitude, latitude, and time. The server then determines the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point. Finally, the server updates the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point to the corresponding time bucket. Compared with the prior art, by delimiting the spatio-temporal virtual points and sequentially updating the dynamic association relationship between each entity in the database to the corresponding time bucket, the same framework within each bucket at the time of query It is only necessary to calculate the ranking, and the amount of calculation can be reduced.
当業者であれば、上記の方法の実施例を実現するステップの全部又は一部が、プログラム情報に関連付けられたハードウェアによって実現されることができ、前述のプログラムがコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されることができ、当該プログラムが実行されると、上記の方法の実施例を含むステップが実行され、前述の記憶媒体が、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、又は光ディスクなどの、プログラムコードを記憶可能な様々な媒体を含むことは理解することができる。 A person skilled in the art will recognize that all or part of the steps for implementing the above method embodiments can be implemented by hardware associated with program information, and that the above program is stored in a computer-readable storage medium. can be stored and, when the program is run, the steps comprising the above method embodiments are performed, and the above storage medium, such as ROM, RAM, magnetic disk, or optical disk, stores the program code. It can be understood to include a variety of possible media.
図７は、本願の実施例にて提供される照会装置の概略構造図である。当該照会装置は、ソフトウェア、ハードウェア、又はその両方の組み合わせによって実現することができ、例えば上記のサーバ又はサーバ内のチップは、上記の照会方法を実行するために用いられる。図７に示すように、当該照会装置７００は、受信モジュール７０１、処理モジュール７０２、照会モジュール７０３、取得モジュール７０４、及び更新モジュール７０５を含む。
FIG. 7 is a schematic structural diagram of an inquiry device provided in an embodiment of the present application; The inquiry device can be implemented by software, hardware, or a combination of both, for example the above server or a chip in the server is used to carry out the above inquiry method. As shown in FIG. 7 , the
受信モジュール７０１は、端末機器によって送信される照会要求を受信するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求は、ターゲットエンティティの識別子及び照会の開始時間と終了時間を含む。
The receiving
処理モジュール７０２は、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定するために用いられ、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されている。
The
照会モジュール７０３は、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの識別子に基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するために用いられる。
A
選択可能な一実施形態において、照会データベースには、それぞれ異なる持続時間に対応する少なくとも２種類のタイムバケットが含まれ、処理モジュール７０２は、具体的には、照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定するために用いられる。
In an optional embodiment, the query database includes at least two types of time buckets, each corresponding to a different duration, and the
選択可能な一実施形態において、照会モジュール７０３は、具体的には、照会要求に対応する構造化クエリ言語ＳＱＬを生成するために用いられる。
In one optional embodiment,
ＳＱＬによれば、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。 According to SQL, query the target entity's dynamic associations within at least one time bucket.
選択可能な一実施形態において、取得モジュール７０４、処理モジュール７０２をさらに含む。
An optional embodiment further includes an
取得モジュール７０４は、動的関連関係の注目レベルに関連付けられるターゲットエンティティの動的関連関係の重みを取得するために用いられる。
The
処理モジュール７０２は、さらに、ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、ターゲットエンティティの動的関連関係をソートすること、及びソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能なターゲットエンティティの動的関連関係を決定すること、に用いられる。
The
選択可能な一実施形態において、処理モジュール７０２は、さらに、ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度が頻度閾値を超える場合、ターゲットエンティティの動的関連関係が異常であると決定すること、及び異常なターゲットエンティティの動的関連関係を削除すること、に用いられる。
In an optional embodiment, the
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５をさらに含む。
In one optional embodiment, an
更新モジュール７０５は、収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得すること、及び各エンティティのデータに基づいて、照会データベース内で各エンティティの動的関連関係を更新すること、に用いられる。
The
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５は、具体的には、各エンティティのデータを経度、緯度、及び時間からなるトリプル組である少なくとも１つの時空間仮想点に併合すること、各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定すること、及び各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに更新すること、に用いられる。
In one optional embodiment, the
選択可能な一実施形態において、動的関連関係には、同じフレームワークの関係が含まれる。 In an optional embodiment, the dynamic association relationships include relationships of the same framework.
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５は、具体的には、時空間仮想点における２つのエンティティ間の距離が第１の距離閾値よりも小さく、かつ、２つのエンティティ間の時間差が第１の時間閾値よりも小さい場合、２つのエンティティ間には同じフレームワークの関係が存在すると決定するために用いられる。
In an optional embodiment, the updating
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５は、さらに、各エンティティのデータを前処理し、各エンティティのデータから無効エンティティ識別子、無効地理的位置、及び無効時間を含む少なくとも１つの無効データをフィルタリングするために用いられる。
In an optional embodiment, the
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５は、さらに、各時空間仮想点における各エンティティのデータに対して正規化処理を行うために用いられる。
In an optional embodiment,
選択可能な一実施形態において、更新モジュール７０５は、さらに、各時空間仮想点において、同じエンティティの異なるデータによって記録された距離が第２の距離閾値よりも小さく、かつ、時間差が第２の時間閾値よりも小さい場合、同じエンティティの異なるデータを１つのデータに正規化するために用いられる。
In an optional embodiment, the updating
本願の実施例にて提供される照会装置は、上記の方法の実施例における照会方法の動作を実行することができ、その実現原理及び技術的効果は類似するため、ここでは、その詳細な説明を省略する。 Since the inquiry device provided in the embodiments of the present application can perform the operation of the inquiry method in the above method embodiments, and its implementation principle and technical effect are similar, the detailed description thereof is hereby given. omitted.
本願の実施例よれば、本願は、電子機器、及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。 According to embodiments of the present application, the present application further provides an electronic device and a readable storage medium.
本願の実施例よれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することによって、前記電子機器に上記方法の実施例における照会方法を実行させる。 According to an embodiment of the present application, there is provided a computer program, said computer program being stored on a computer readable storage medium, at least one processor of an electronic device being readable from said computer readable storage medium, The at least one processor causes the electronic device to perform the inquiry method in the above method embodiments by executing the computer program.
図８は、本願の実施例による照会方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及びその他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを意図している。電子機器は、例えば、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の類似するコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書に示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本願の実現を制限する意図したものではない。 FIG. 8 is a block diagram of the electronics of the query method according to an embodiment of the present application. Electronic equipment is intended to represent various forms of digital computers such as laptop computers, desktop computers, workstations, personal digital assistants, servers, blade servers, mainframe computers, and other suitable computers. Electronic devices can also represent various forms of mobile devices such as, for example, personal digital assistants, mobile phones, smart phones, wearable devices, and other similar computing devices. The components, their connections and relationships, and their functionality illustrated herein are merely examples and are not intended to limit the description and/or required implementation of the application herein.
図８に示すように、当該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ８０１と、メモリ８０２と、高速インターフェース及び低速インターフェースを含む各コンポーネントを接続するためのインターフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスを介して互いに接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けられることができる。プロセッサは、電子機器内で実行される命令を処理することができ、当該命令は、外部入力／出力装置（例えば、インターフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩのグラフィック情報を表示するために、メモリ内又はメモリ上に格納されている命令を含む。他の実施形態では、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、必要に応じて、複数のメモリと一緒に使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各機器は一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバのグループ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図８では、１つのプロセッサ８０１を例とする。
As shown in FIG. 8, the electronic device includes one or
メモリ８０２は、本願にて提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。メモリには、少なくとも１つの前記プロセッサが本願にて提供される照会方法を実行するように、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が格納されている。本願の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、コンピュータに本願にて提供される照会方法を実行させるためのコンピュータ命令が格納されている。
メモリ８０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本願の実施例における照会方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図７に示す受信モジュール７０１、処理モジュール７０２、照会モジュール７０３、取得モジュール７０４、及び更新モジュール７０５）のような非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを格納することができる。プロセッサ８０１は、メモリ８０２に格納されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令、及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち、上記方法の実施例における照会方法を実現する。
メモリ８０２は、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含むことができ、ただし、プログラム記憶領域は、オペレーティングシステム、及び少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを格納することができ、データ記憶領域は、照会用電子機器の使用にしたがって作成されたデータなどを格納することができる。また、メモリ８０２は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、さらに、例えば少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスなどの非一時的なメモリを含むことができる。いくつかの実施例では、メモリ８０２は、プロセッサ８０１に対して遠隔に設置されたメモリを選択的に含んでもよく、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して照会用電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの例には、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。
The
照会方法の電子機器は、入力装置８０３と出力装置８０４をさらに含んでもよい。プロセッサ８０１、メモリ８０２、入力装置８０３、及び出力装置８０４は、バス又は他の方式で接続されてもよく、図８では、バス接続を例にする。
The query method electronics may further include an
入力装置８０３は、入力された数字又はキャラクター情報を受信すること、照会用電子機器のユーザ設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インジケーターロッド、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置８０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）などを含んでもよい。当該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイスはタッチスクリーンであり得る。
The
本明細書で説明されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施され、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。 Various embodiments of the systems and techniques described herein may be digital electronic circuit systems, integrated circuit systems, application specific integrated circuits (ASICs), computer hardware, firmware, software, and/or can be realized by a combination of These various embodiments are embodied in one or more computer programs, which can be executed and/or interpreted in a programmable system comprising at least one programmable processor, The programmable processor may be a dedicated or general-purpose programmable processor that receives data and instructions from the storage system, at least one input device, and at least one output device, and transmits data and instructions to the storage system, the at least one one input device and the at least one output device.
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）には、プログラマブルプロセッサの機械命令が含まれ、高レベルのプロセス及び／又はオブジェクト指向のプログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施することができる。本明細書に使用されるような、「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック機器（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号である機械命令を受信するための機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するための任意の信号を指す。 These computer programs (also called programs, software, software applications, or code) contain machine instructions for programmable processors and can be written in high-level process and/or object-oriented programming languages and/or assembly/machine language. These computing programs can be implemented. As used herein, the terms "machine-readable medium" and "computer-readable medium" refer to any computer program product, apparatus for providing machine instructions and/or data to a programmable processor. , and/or device (eg, magnetic disk, optical disk, memory, programmable logic device (PLD)), including a machine-readable medium for receiving machine instructions, which are machine-readable signals. The term "machine-readable signal" refers to any signal for providing machine instructions and/or data to a programmable processor.
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で本明細書に説明したシステム及び技術をコンピュータに実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウスやトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって、コンピュータに入力することが可能になる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚的フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、そして、任意の形態（音響入力、音声入力、又は触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信することができる。 The systems and techniques described herein on a computer can be implemented in a computer to provide interaction with a user, and the computer includes a display device (e.g., a CRT ( cathode ray tube) or LCD (liquid crystal display) monitor), and a keyboard and pointing device (e.g., mouse or trackball) that allows a user to input into the computer . Other types of devices can also provide interaction with a user, e.g., the feedback provided to the user can be any form of sensing feedback (e.g., visual, auditory, or tactile feedback). and can receive input from the user in any form (including acoustic, speech, or tactile input).
本明細書に説明したシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインターフェース又はＷＥＢブラウザーを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインターフェース又は当該ＷＥＢブラウザーを介して本明細書に説明したシステム及び技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、又はフロントエンドコンポーネントを含む任意の組み合わせのコンピューティングシステム中で実施できる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介してシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及びインターネットを含む。 The systems and techniques described herein may be computing systems that include back-end components (e.g., data servers), or computing systems that include middleware components (e.g., application servers), or computing systems that include front-end components. a user computer having a graphical user interface or web browser through which a user can interact with embodiments of the systems and techniques described herein. ), or any combination of computing systems that include such back-end, middleware, or front-end components. The components of the system can be interconnected via any form or medium of digital data communication (eg, a communication network). Examples of communication networks include local area networks (LAN), wide area networks (WAN), and the Internet.
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、通常、互いに遠く離れており、通信ネットワークを介して互いにインタラクションするのが一般的である。クライアントとサーバの関係は、対応するコンピュータで実行され、且つ互いにクライアント－サーバの関係を持つコンピュータプログラムによって生成される。 The computer system can include clients and servers. A client and server are generally remote from each other and typically interact through a communication network. The relationship of client and server is created by computer programs running on the corresponding computers and having a client-server relationship to each other.
本願の実施例の技術的解決手段によれば、端末機器によって送信される照会要求を受信し、照会要求は、ターゲットエンティティの動的関連関係の照会を要求するために用いられ、照会要求には、ターゲットエンティティの識別子と照会の開始時間と終了時間とが含まれ、照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定し、各タイムバケットには、当該タイムバケットに対応する時間帯内のエンティティの動的関連関係が格納され、少なくとも１つのタイムバケット内で、ターゲットエンティティの動的関連関係を照会する。これにより、本願は、従来技術と比較して、タイムバケット方式を用いて、ターゲットエンティティの動的関連情報を照会することで、演算量を効果的に減少し、動的関連情報の照会速度を向上させることができる。 According to the technical solution of the embodiments of the present application, receiving a query request sent by a terminal device, the query request is used to request querying the dynamic association relationship of the target entity, the query request includes: , including the identifier of the target entity and the start time and end time of the inquiry, determining at least one time bucket in the inquiry database to be queried based on the start time and end time of the inquiry, each time bucket having , the dynamic association relationship of the entity within the time period corresponding to the time bucket is stored, and querying the dynamic association relationship of the target entity within at least one time bucket. Therefore, compared with the prior art, the present application uses the time bucket method to query the dynamic related information of the target entity, thereby effectively reducing the amount of calculation and increasing the query speed of the dynamic related information. can be improved.
なお、上記の様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替えたり、追加したり、削除したりすることができる。例えば、本願に記載の各ステップは、本願に開示されている技術案が所望の結果を達成できる限り、並行に実施されてもよいし、順次実施されてもよいし、異なる順序で実施されてもよく、本明細書では、それについて限定しない。 Note that steps can be rearranged, added, or deleted using the various forms of flow described above. For example, each step described in the present application can be performed in parallel, sequentially, or in a different order, as long as the technical solution disclosed in the present application can achieve the desired result. well, and the specification is not limited thereto.
上記の具体的な実施形態は、本願の特許保護範囲に対する制限を構成するものではない。当業者にとって明らかなように、設計要件及び他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブ組み合わせ、及び置換を行うことができる。本願の精神と原則の範囲内で行われる修正、同等の置換、及び改良であれば、本願の特許保護範囲に含まれるべきである。
The specific embodiments described above do not constitute limitations on the patent protection scope of the present application. Various modifications, combinations, subcombinations, and substitutions can be made, as will be apparent to those skilled in the art, depending on design requirements and other factors. Any modifications, equivalent replacements, and improvements made within the spirit and principle of the present application should fall within the patent protection scope of the present application.
Claims (24)
前記照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定するステップであって、前記タイムバケットの各々には、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納されているステップと、
前記少なくとも１つのタイムバケット内で、前記ターゲットエンティティの識別子に基づいて前記ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するステップと、
前記ターゲットエンティティの前記動的関連関係の注目レベルに関連付けられる動的関連関係の重みを取得するステップと、
前記ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、前記ターゲットエンティティの動的関連関係をソートするステップと、
ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能な前記ターゲットエンティティの動的関連関係を決定するステップとを含み、ここで、
ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能な前記ターゲットエンティティの動的関連関係を決定する前記ステップの前に、さらに、
前記ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度が頻度閾値を超える場合、前記ターゲットエンティティの動的関連関係が異常であると決定するステップと、
異常なターゲットエンティティの動的関連関係を削除するステップと、を含む、
サーバに適用される照会方法。 a step of receiving an inquiry request sent by a terminal device, the inquiry request being used to request an inquiry of a dynamic association relationship of a target entity, the inquiry request including an identifier of the target entity and an inquiry request; a step that includes a start time and an end time;
determining at least one time bucket in a query database to query based on the query start and end times, each of the time buckets including: a step in which the target entity's dynamic association relationship is stored;
querying the target entity's dynamic association relationship based on the target entity's identifier within the at least one time bucket;
obtaining a dynamic association weight associated with the attention level of the dynamic association of the target entity;
sorting the dynamic associations of the target entity based on the weight of the dynamic associations of the target entity;
determining a usable target entity dynamic association relationship from the target entity dynamic association relationships after sorting, wherein:
Prior to the step of determining a usable target entity dynamic relationship from sorted target entity dynamic relationships, further comprising:
determining that the dynamic association of the target entity is abnormal if the frequency of occurrence of the dynamic association of the target entity exceeds a frequency threshold;
removing dynamic associations of the target entities that are abnormal ;
The query method applied to the server .
前記照会の開始時間と終了時間をカバーするために使用される数が最も少ないタイムバケットを、前記照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットとして決定するステップを含む、
請求項１に記載の照会方法。 The query database includes at least two types of time buckets corresponding to different durations, and determining at least one time bucket to be queried in the query database based on the start time and end time of the query. Said step includes:
determining the least number of time buckets used to cover the query start and end times as at least one time bucket to be queried in the query database;
The inquiry method of claim 1.
前記照会要求に対応する構造化クエリ言語ＳＱＬを生成するステップと、
前記構造化クエリ言語ＳＱＬに基づいて、前記少なくとも１つのタイムバケット内で、前記ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するステップと、を含む、
請求項１又は２に記載の照会方法。 querying the target entity's dynamic association relationship based on the target entity's identifier within the at least one time bucket;
generating a structured query language SQL corresponding to the query request;
querying dynamic association relationships of the target entity within the at least one time bucket based on the Structured Query Language SQL;
The inquiry method according to claim 1 or 2 .
収集機器によって収集された各エンティティのデータを取得するステップと、
前記各エンティティのデータに基づいて、前記照会データベース内で前記各エンティティの動的関連関係を更新するステップと、を含む、
請求項１に記載の照会方法。 Prior to said step of receiving a query request sent by the terminal device, further comprising:
obtaining data for each entity collected by the collection device;
updating dynamic association relationships for each entity in the query database based on the data for each entity;
The inquiry method of claim 1.
前記各エンティティのデータを経度、緯度、及び時間からなるトリプル組である少なくとも１つの時空間仮想点に併合するステップと、
各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を決定するステップと、
前記各時空間仮想点における各エンティティ間の動的関連関係を、対応するタイムバケットに更新するステップと、を含む、
請求項４に記載の照会方法。 updating dynamic association relationships for each entity in the query database based on data for each entity;
merging the data for each entity into at least one spatio-temporal virtual point that is a triple-tuple of longitude, latitude and time;
determining dynamic association relationships between each entity at each spatio-temporal virtual point;
updating the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point to the corresponding time bucket;
The inquiry method according to claim 4 .
請求項５に記載の照会方法。 the dynamic association relationships include relationships of the same framework;
The inquiry method according to claim 5 .
時空間仮想点における２つのエンティティ間の距離が第１の距離閾値よりも小さく、かつ、前記２つのエンティティ間の時間差が第１の時間閾値よりも小さい場合、前記２つのエンティティ間には同じフレームワークの関係が存在すると決定するステップを含む、
請求項６に記載の照会方法。 Determining a dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point includes:
If the distance between two entities at a spatio-temporal virtual point is less than a first distance threshold, and the time difference between the two entities is less than a first time threshold, then there is no same frame between the two entities. determining that a work relationship exists;
The inquiry method according to claim 6 .
前記各エンティティのデータを前処理し、前記各エンティティのデータのうちの、無効エンティティ識別子、無効地理的位置、及び無効時間を含む少なくとも１つの無効データをフィルタリングするステップを含む、
請求項４に記載の照会方法。 After obtaining the data for each entity collected by the Collection Equipment, further:
preprocessing the data for each entity and filtering out at least one invalid data from the data for each entity, including invalid entity identifiers, invalid geographic locations, and invalid times;
The inquiry method according to claim 4 .
各時空間仮想点における前記各エンティティのデータに対して正規化処理を行うステップを含む、
請求項５に記載の照会方法。 After merging the data of each entity into at least one spatio-temporal virtual point, further:
including the step of normalizing the data of each entity at each spatio-temporal virtual point;
The inquiry method according to claim 5 .
前記各時空間仮想点における同一エンティティの異なるデータによって記録された距離が第２の距離閾値よりも小さく、かつ、時間差が第２の時間閾値よりも小さい場合、前記同一エンティティの異なるデータを１つのデータに正規化するステップを含む、
請求項９に記載の照会方法。 The step of normalizing the data of each entity at each spatio-temporal virtual point includes:
If the distance recorded by different data of the same entity at each spatio-temporal virtual point is less than a second distance threshold and the time difference is less than a second time threshold, the different data of the same entity are combined into one including the step of normalizing to the data,
10. The inquiry method according to claim 9 .
前記照会の開始時間と終了時間に基づいて、照会データベース内の照会対象の少なくとも１つのタイムバケットを決定するための処理モジュールであって、前記タイムバケットの各々には、当該タイムバケットに対応する時間帯内のターゲットエンティティの動的関連関係が格納される処理モジュールと、
前記少なくとも１つのタイムバケット内で、前記ターゲットエンティティの識別子に基づいて前記ターゲットエンティティの動的関連関係を照会するための照会モジュールと、を含む照会装置であって、
前記照会装置は、前記ターゲットエンティティの前記動的関連関係の注目レベルに関連付けられる動的関連関係の重みを取得するための取得モジュールをさらに含み、
前記処理モジュールは、さらに、前記ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、前記ターゲットエンティティの動的関連関係をソートすること、及びソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能な前記ターゲットエンティティの動的関連関係を決定すること、に用いられ、
前記処理モジュールは、さらに、前記ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度が頻度閾値を超える場合、前記ターゲットエンティティの動的関連関係が異常であると決定すること、及び異常なターゲットエンティティの動的関連関係を削除すること、に用いられる、
照会装置。 A receiving module for receiving an inquiry request sent by a terminal device, wherein the inquiry request is used to request inquiry of a dynamic association relationship of a target entity, the inquiry request includes an identifier of the target entity and a receiving module containing the start time and end time of the inquiry;
A processing module for determining at least one time bucket to be queried in a query database based on the start time and end time of the query, each of the time buckets including a time corresponding to the time bucket. a processing module in which dynamic associations of target entities in a band are stored;
a query module for querying the dynamic association relationship of the target entity based on the identifier of the target entity within the at least one time bucket;
The querying device further comprises an obtaining module for obtaining a dynamic association weight associated with the attention level of the dynamic association of the target entity;
The processing module further comprises: sorting the dynamic associations of the target entity based on the weight of the dynamic associations of the target entity; determining a dynamic association relationship of the target entity;
The processing module is further configured to determine that the dynamic association of the target entity is abnormal if the frequency of occurrence of the dynamic association of the target entity exceeds a frequency threshold; used to remove associations,
Inquiry device.
請求項１１に記載の照会装置。 The query database includes at least two types of time buckets, each corresponding to a different duration, and the processing module specifically includes the number used to cover the start time and end time of the query. as at least one time bucket to be queried in the query database;
12. Inquiry device according to claim 11 .
請求項１１又は１２に記載の照会装置。 Specifically, the query module generates a structured query language SQL corresponding to the query request, and based on the structured query language SQL, within the at least one time bucket, the target entity's used to query dynamic associations,
13. A query device according to claim 11 or 12 .
請求項１１に記載の照会装置。 further comprising an update module for retrieving data for each entity collected by a collection device and updating dynamic association relationships for each entity in the query database based on the data for each entity;
12. Inquiry device according to claim 11 .
請求項１４に記載の照会装置。 Specifically, the update module merges the data of each entity into at least one spatio-temporal virtual point that is a triple set consisting of longitude, latitude, and time; used to determine the dynamic association relationship, and update the dynamic association relationship between each entity at each spatio-temporal virtual point to the corresponding time bucket;
15. A query device as claimed in claim 14 .
請求項１５に記載の照会装置。 the dynamic association relationships include relationships of the same framework;
16. A query device as claimed in claim 15 .
請求項１６に記載の照会装置。 Specifically, if the distance between two entities at the spatio-temporal virtual point is smaller than a first distance threshold and the time difference between the two entities is smaller than a first time threshold , used to determine that the same framework relationship exists between the two entities;
17. A query device according to claim 16 .
請求項１４に記載の照会装置。 The update module is further configured to preprocess the data of each entity and filter at least one invalid data of the data of each entity including invalid entity identifier, invalid geographic location, and invalid time. used,
15. A query device as claimed in claim 14 .
請求項１５に記載の照会装置。 The update module is further used to perform normalization processing on the data of each entity at each spatio-temporal virtual point,
16. A query device as claimed in claim 15 .
請求項１９に記載の照会装置。 The update module further determines that if the distance recorded by the different data of the same entity at each spatio-temporal virtual point is less than a second distance threshold and the time difference is less than a second time threshold, then the same used to normalize different data for an entity into one data,
20. A query device as claimed in claim 19 .
前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が格納され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される、
電子機器。 at least one processor;
a memory communicatively coupled to the at least one processor;
Instructions executable by the at least one processor are stored in the memory, and the instructions enable the at least one processor to perform the method according to any one of claims 1 to 10 . executed by at least one processor;
Electronics.
非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 A non-transitory computer-readable storage medium storing computer instructions, said computer instructions being used to cause a computer to perform the method of any one of claims 1 to 10 ,
Non-transitory computer-readable storage medium.
前記少なくとも１つのタイムバケットから前記照会要求におけるターゲットエンティティの動的関連関係を照会するステップと、
前記ターゲットエンティティの前記動的関連関係の注目レベルに関連付けられる動的関連関係の重みを取得するステップと、
前記ターゲットエンティティの動的関連関係の重みに基づいて、前記ターゲットエンティティの動的関連関係をソートするステップと、
ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能な前記ターゲットエンティティの動的関連関係を決定するステップとを含み、ここで、
ソート後のターゲットエンティティの動的関連関係から、使用可能な前記ターゲットエンティティの動的関連関係を決定する前記ステップの前に、さらに、
前記ターゲットエンティティの動的関連関係の発生頻度が頻度閾値を超える場合、前記ターゲットエンティティの動的関連関係が異常であると決定するステップと、
異常なターゲットエンティティの動的関連関係を削除するステップと、を含む、
サーバに適用される照会方法。 determining at least one time bucket in a query database to be queried based on a query start time and an end time in the query request, each of said time buckets including a time period corresponding to said time bucket; a step in which the dynamic associations of the entities in the are stored;
querying dynamic association relationships of target entities in the query request from the at least one time bucket;
obtaining a dynamic association weight associated with the attention level of the dynamic association of the target entity;
sorting the dynamic associations of the target entity based on the weight of the dynamic associations of the target entity;
determining a usable target entity dynamic association relationship from the target entity dynamic association relationships after sorting, wherein:
Prior to the step of determining a usable target entity dynamic relationship from sorted target entity dynamic relationships, further comprising:
determining that the dynamic association of the target entity is abnormal if the frequency of occurrence of the dynamic association of the target entity exceeds a frequency threshold;
removing dynamic associations of the target entities that are abnormal ;
The query method applied to the server .
コンピュータプログラム。 A computer program, said computer program causing a computer to perform the method of any one of claims 1 to 10 when run on a processor,
computer program.
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